• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.24 no.1
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• pp.90-100
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• 2009

메인프레임 기반 컴퓨팅에서 PC 기반 컴퓨팅에 이어 제3세대 컴퓨터 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로의 진화는 현실에 컴퓨터를 탑재하여 언제 어디서나 모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 제공하고 있고, 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅과 이를 연동한 네트워크 패러다임은 미래교육 시스템이 나가야 할 새로운 방향을 제시한다. 양방향 의사소통을 기본으로 하는 지식기반사회의 교육패러다임의 변화는 컴퓨터의 역할 패러다임의 변화와 그 맥을 함께 하고 있으며, 이러닝 분야에서도 기존의 단순하고 일방향적인 교육 콘텐츠에서 벗어나 새로운 기술에 기반한 고품질의 양방향적 콘텐츠를 요구하고 있다. 이에 대한 하나의 대안으로 학습자에게 실재감과 몰입감을 촉진하고 마커의 직접적인 조작활동을 통해 양방향 상호작용을 극대화 할 수 있는 혼합현실(mixed reality) 기반 이러닝 시스템의 개발이 시도되고 있다. 본 고에서는 이러한 혼합현실기반 이러닝 기술의 동향에 대해 살펴보고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.31 no.3
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• pp.131-141
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• 2016

최근 알파고를 통해 인공지능 기술이 전 세계인의 이목을 집중시켰던 반면, 인공지능 연구자들은 인공지능 부활에 결정적 역할을 한 딥러닝 기술에 주목하고 있다. 딥러닝은 다계층 인공신경망 기반의 기계학습 기술로서 최근 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리 분야에서 인식 성능을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. 딥러닝 기술을 이용하여 기계가 수천만장의 이미지를 학습하여 객체를 인식하게 하고, 수천 시간의 음성 데이터를 학습하여 사람의 말을 알아듣게 처리하는 데에는 다수의 고성능 컴퓨터가 필요하다. 따라서 딥러닝에는 다수의 컴퓨터를 효율적으로 이용하기 위한 분산처리 기술이 필수적이며 관련 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본고는 다중 컴퓨터 노드들에서 딥러닝 모델을 분산처리할 수 있는 기존의 프레임워크들을 비교 분석하고 딥러닝 분산처리 기술에 대한 발전 방향을 전망한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.47-50
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 CNN 알고리즘을 이용하여 사람의 얼굴 이미지를 학습한 다음 나이와 성별을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개개인 마다 각기 다른 외형적 특성을 고려하여 이를 분석한 다음 이에 맞는 헤어 스타일, 옷차림을 추천할 수 있다. 해당 기술을 활용하여 메타버스 아바타 생성에 사용자의 얼굴과 같은 신체적 특성을 고려할 수 있다. 향후에는 신체 전체를 이미지화하여 보다 더 다양한 정보를 인식할 수 있도록 연구를 진행할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.224-225
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• 2015

IT를 기반으로 한 플립러닝(Flipped Learning-온라인으로 선행학습을 한 뒤에 오프라인 수업을 통해 교사와 학생이 토론식으로 진행하는 수업방식) 학습법은 교수자가 아닌 학습자의 요구에 적극 부응할 수 있는 제도이다. 전공 수업뿐만 아니라 교양 수업에도 이에 대한 적극적인 도입이 필요하다. 본 논문에서는 대학 글쓰기 수업에 있어서 플립러닝 학습법을 적용한 사례를 통해 이를 입증하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.347-350
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• 2011

본 논문에서는 시스템 사고를 이용한 이러닝 운영 관리를 제안하였다. 효과적이고 체계적인 이러닝 운영관리는 사용자 만족과 밀접한 관계를 가진다. 사용자 만족을 통한 학습 성과의 극대화, 유지보수 노력의 절감, 생산성 향상 및 품질수준의 향상을 위해서는 시스템 사고의 도입이 필요하다. 일반적인 학습 전 단계, 학습 중 단계, 학습 후 단계로 관리되는 운영 프로세스 관리를 확장하여 자산관리, 보안관리, 백업관리, 장애관리, 업무 연속성 관리, 변경관리, 교직원 및 학습자를 포함한 이해관계자 관리 등을 포함하여 동태적인 운영관리가 필요하다. 특히 이러닝 운영관리가 교육성과에 미치는 영향이 크므로 운영관리에 대한 다각적인 접근이 필요하며 운영상의 활발한 정보 공유로 지속적인 서비스 품질 향상이 이루어져야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.576-578
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• 2022

딥러닝 기술의 발전으로 객체 인색, 영상 분석에 관한 성능이 비약적으로 발전하였다. 하지만 고성능 GPU 를 사용하는 컴퓨팅 환경이 아닌 제한적인 엣지 디바이스 환경에서의 영상 처리 및 딥러닝 모델의 적용을 위해서는 엣지 디바이스에서 딥러닝 모델 실행 환경 과 이에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 RISC-V ISA 를 구현한 RISC-V 가상 플랫폼에 yolov3-tiny 모델 기반 객체 인식 시스템을 소프트웨어 레벨에서 포팅하여 구현하고, 샘플 이미지에 대한 네트워크 딥러닝 연산 및 객체 인식 알고리즘을 적용하여 그 결과를 도출하여 보았다. 본 적용을 바탕으로 RISC-V 기반 임베디드 엣지 디바이스 플랫폼에서 딥러닝 네트워크 연산과 객체 인식 알고리즘의 수행에 대한 분석과 딥러닝 연산 최적화를 위한 알고리즘 연구에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.172-175
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• 2021

4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.2
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• pp.27-38
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• 2007

The objective of this research is to propose a e-learning standardization roadmap based on the future scenarios. First of all, a e-learning standardization committee was organized to collect ideas on the visions of the future e-learning, in which experts from the technological, educational, and standardization field were invited. They made a great contribution to the success of this research by furnishing us with valuable advices and feedbacks. The first step of the research was to survey the current e-learning standardization proposals suggested by some of standard organizations in and out of the country. We developed three 2015 scenarios for e-learning in elementary and secondary education, in university education, and in life-long education respectively by using a top-down roadmap development strategy. In the second step, we drew a new e-learning standardization roadmap v2 out of the future scenarios by gap analysis between the current and the future e-learning standardization elements. These future e-learning scenarios and e-learning standardization roadmap are very helpful to teachers or educational policy makers for understanding future e-learning and e-learning standardization.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.788-791
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 러닝 서비스는 언제, 어디서, 어떠한 물리적 장치에 구애받지 않고 사용자에게 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 그러한 u-러닝 서비스를 제공하기 위해서는 학습자 수준을 정확히 판단할 수 있는 진단 기법이 필요하다. 또한 u-러닝 서비스에서 학습자의 학습 환경을 정확히 파악하여 이에 적절한 형태의 학습 컨텐츠를 제공하는 학습 컨텐츠 적응화 기술도 요구된다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 모델링을 이용하여 학습자의 프로파일과 학습 컨텐츠를 모델링하고, 모델링된 프로파일 정보와 컨텐츠 정보를 온톨로지 추론 규칙을 정의함으로서 학습자의 학습 정보를 정확히 파악하고 학습자에게 적절한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 온톨로지 모델링과 추론을 기반으로 유비쿼터스 환경에서 학습자의 정보와 각 이종 디바이스에 대해 적합한 학습 컨텐츠를 제공할 수 있는 u-러닝 시스템을 제안한다.